粤港澳大湾区知识创新网络的空间演化——兼论深圳科技创新中心地位
|
摘要
城市群创新网络是提升区域创新能力的重要支撑。以粤港澳大湾区城市群为研究对象,选取web of science科研合作研究数据,采用社会网络分析方法研究大湾区知识创新网络结构空间演化及其形成机制。研究发现:(1)大湾区知识创新网络紧密程度日益提高,稳定性逐步增强;(2)广州、香港处于知识创新网络中心位置,但深圳已经成长为知识创新网络的新中心;(3)知识创新网络从"广州-香港"双核结构演化成为"广州-深圳-香港"三角结构,并出现"广州—东莞—深圳—香港"大湾区东岸创新集聚带趋势,整体呈现"多中心、多节点、多子群"格局;(4)QAP分析表明地理邻近、技术结构邻近、经济邻近、制度邻近、语言邻近对城市间创新合作形成有显著影响。总体上,深圳将成为粤港澳乃至中国的科技创新中心,打造具有全球竞争力的世界级湾区,应着力强化深圳的创新网络中心地位。
The innovation network of urban agglomeration is an important support for promoting regional innovation ability. The structure, spatial evolution and formation mechanism of the knowledge innovation networks in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area are analyzed in this paper. Using co-author data from Web of Science Database and the Social Network Analysis methods, we find that:(1) The knowledge innovation network is getting more and more tighter with an increasing stability;(2) Guangzhou and Hong Kong are at the center of knowledge innovation network and Shenzhen has grown into a new center in the innovation network;(3) The knowledge innovation network has evolved from the dual-core structure("Guangzhou-Hong Kong") to a triangular structure("Guangzhou-Shenzhen-Hong Kong"), appearing a tendency of agglomeration on the east coast of Pearl River Delta with the pattern of "multi-center, multi-node, multi-subgroup".(4) The QAP analysis show that the formation of innovation cooperation in the Greater Bay Area are affected significantly by geographical proximity, technological proximity, economic proximity, institutional proximity and linguistic proximity. The results show that Shenzhen is becoming a technological innovative hub in the Greater Bay Area and even in China. The implication for policy derived from this study is that Shenzhen should strive to enhance the position of innovation network hub as building a world-class Bay Area with global competitiveness.
The innovation network of urban agglomeration is an important support for promoting regional innovation ability. The structure, spatial evolution and formation mechanism of the knowledge innovation networks in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area are analyzed in this paper. Using co-author data from Web of Science Database and the Social Network Analysis methods, we find that:(1) The knowledge innovation network is getting more and more tighter with an increasing stability;(2) Guangzhou and Hong Kong are at the center of knowledge innovation network and Shenzhen has grown into a new center in the innovation network;(3) The knowledge innovation network has evolved from the dual-core structure("Guangzhou-Hong Kong") to a triangular structure("Guangzhou-Shenzhen-Hong Kong"), appearing a tendency of agglomeration on the east coast of Pearl River Delta with the pattern of "multi-center, multi-node, multi-subgroup".(4) The QAP analysis show that the formation of innovation cooperation in the Greater Bay Area are affected significantly by geographical proximity, technological proximity, economic proximity, institutional proximity and linguistic proximity. The results show that Shenzhen is becoming a technological innovative hub in the Greater Bay Area and even in China. The implication for policy derived from this study is that Shenzhen should strive to enhance the position of innovation network hub as building a world-class Bay Area with global competitiveness.
引文
[1]Dutta,S,Lanvin,B,Wunsch-Vincent,S.Global Innovation Index 2018 [EB/OL].2018年7月20日[2018-09-10].https://www.wipo.int/publications/zh/details.jsp?id=4330.
[2]国务院.中共中央国务院印发《粤港澳大湾区发展规划纲要》[EB/OL].2019年2月18日 [2019-02-20].http://www.gov.cn/zhengce/2019-02/18/content_5366593.htm#1.
[3]覃成林,刘丽玲,覃文昊.粤港澳大湾区城市群发展战略思考[J].区域经济评论,2017(5):113-118.
[4]粤港澳大湾区研究院.粤港澳大湾区研究报告之一:创新合作方式促进共同繁荣[EB/OL].2017年6月29日[2017-12-02].http://www.dawanqu.org/2017/7-17/3MMDE0MTRfMTQxMzc3Mg.html.
[5]彭芳梅.粤港澳大湾区及周边城市经济空间联系与空间结构——基于改进引力模型与社会网络分析的实证分析[J].经济地理,2017,37(12):1-12.
[6]辜胜阻,曹冬梅,杨嵋.构建粤港澳大湾区创新生态系统的战略思考[J].中国软科学,2018(4):1-9.
[7]徐宜青,曾刚,王秋玉.长三角城市群协同创新网络格局发展演变及优化策略[J].经济地理,2018,38(11):133-140.
[8]Bergman E M.Embedding network analysis in spatial studies of innovation[J].Annals of Regional Science,2009,43(3):559-565.
[9]Taylor P J,Derudder B.World city network:A global urban analysis[M].Routledge,2004.
[10]Coe N M,Dicken P,Hess M.Global production networks:Realizing the potential[J].Journal of Economic Geography,2008,8(3):271-295.
[11]Cooke P.Handbook of regional innovation and growth[M].Edward Elgar,2011.
[12]Huggins R.Forms of network resource:Knowledge access and the role of inter-Firm networks[J].International Journal of Management Reviews,2010,12(3):335-352.
[13]Huggins R,Thompson P.A network-based view of regional growth[J].Journal of Economic Geography,2015,14(3):511-545.
[14]Warf B.The regional world:Territorial development in a global economy by Michael Storper[J].Economic Geography,1997,76.
[15]Cooke P.Regional innovation systems,clusters,and the knowledge economy[J].Industrial & Corporate Change,2001,10(4):945-974.
[16]盖文启,王缉慈.论区域的技术创新型模式及其创新网络——以北京中关村地区为例[J].北京大学学报(哲学社会科学版),1999,36(5):29-36.
[17]Pearce R,Papanastassiou M.R&D networks and innovation:Decentralized product development in multinational enterprises[J].R & D Management,2010,26(4):315-333.
[18]Bathelt H,Malmberg A,Maskell P.Clusters and knowledge:Local buzz,global pipelines and the process of knowledge creation[J].Druid Working Papers,2002,28(1):31-56.
[19]马双,曾刚,吕国庆.基于不同空间尺度的上海市装备制造业创新网络演化分析[J].地理科学,2016,36 (8):1155-1164.
[20] 周灿,曾刚,宓泽锋,等.区域创新网络模式研究——以长三角城市群为例[J].地理科学进展,2017,36 (7):795-805.
[21]李建成,王庆喜,唐根年.长三角城市群科学知识网络动态演化分析[J].科学学研究,2017,35 (2):189-197.
[22]陆天赞,吴志强,黄亮.网络关系与空间组织:长三角与美国东北部城市群创新合作关系的比较分析[J].城市规划学刊,2016,(2):35-44.
[23]吕国庆,曾刚,顾娜娜.基于地理邻近与社会邻近的创新网络动态演化分析——以我国装备制造业为例[J].中国软科学,2014(5):97-106.
[24]夏丽娟,谢富纪,王海花.制度邻近、技术邻近与产学协同创新绩效——基于产学联合专利数据的研究[J].科学学研究,2017,35(5):782-791.
[25]Plotnikova T,Rake B.Collaboration in pharmaceutical research:Exploration of country-level determinants[J].Scientometrics,2014,98(2):1173-1202.
[26]刘承良,桂钦昌,段德忠,等.全球科研论文合作网络的结构异质性及其邻近性机理[J].地理学报,2017,72(4):737-752.]
[27]曹兴,宋长江.认知邻近性、地理邻近性对双元创新影响的实证研究[J].中国软科学,2017(4):120-131.
[28]Adam B Jaffe M T.Patents,citations,and innovations:A window on the knowledge economy[M].Cambridge:The MIT Press,2002.
[29]刘军.整体网分析:UCINET软件实用指南[M].上海:上海人民出版社,2014.
[30]张荣天.长三角城市群网络结构时空演变分析[J].经济地理,2017,37 (2):46-52.
[31]段德忠,杜德斌,刘承良.上海和北京城市创新空间结构的时空演化模式[J].地理学报,2015,70(12):1911-1925.
[32]王贝贝.多维邻近性视角下的知识网络结构演化研究——以生物科技和纳米科技为例[D].南京:南京师范大学,2013.
[33]Guan J,Liu N.Exploitative and exploratory innovations in knowledge network and collaboration network:A patent analysis in the technological field of nana-energy[J].Research Policy,2016,45(1):97-112.
(1)QAP的核心原理为对因共线性而存在虚假相关的两个矩阵进行大规模随机置换,对每次置换进行非参数检验,由于不需要自变量之间相互独立,进而对随机置换后得到的所有系数进行汇总,通过系数分布判断初始系数是否通过显著性检验[29]。
(1)创新网络可以采用合作专利和合作论文数据来刻画。但是,查阅拥有100多个国家专利的智慧芽patsnap专利数据库和Innography专利数据库发现,粤港澳大湾区11个城市之间的合作专利较少,例如香港与深圳在2000-2017年间仅2516条,且其中近一半是同一申请人在两地分别申请专利;对于中文合作论文来说,由于中文论文仍不是港澳地区作者的重要诉求,维普数据库中,港澳地区作者参与的论文较少,以其作为第一作者的论文更少。因此,本文选取WOS数据库的合作论文数来刻画粤港澳大湾区创新网络。
(2)■,式中:D为创新网络密度,rij为城市i与城市j间的创新合作量; k为大湾区的城市数。
(3)■,式中:n指与城市i有创新的城市个数; rij为城市i与其他城市之间的创新合作数量; gjk为城市j和城市k之间创新合作的捷径数量; gjk()i/gjk表示城市i处于城市j和城市k间创新捷径上的概率。
(1)为了使不同时点的创新网络中心度具有可比性,文中选用的中心度指标均为相对中心度。
[2]国务院.中共中央国务院印发《粤港澳大湾区发展规划纲要》[EB/OL].2019年2月18日 [2019-02-20].http://www.gov.cn/zhengce/2019-02/18/content_5366593.htm#1.
[3]覃成林,刘丽玲,覃文昊.粤港澳大湾区城市群发展战略思考[J].区域经济评论,2017(5):113-118.
[4]粤港澳大湾区研究院.粤港澳大湾区研究报告之一:创新合作方式促进共同繁荣[EB/OL].2017年6月29日[2017-12-02].http://www.dawanqu.org/2017/7-17/3MMDE0MTRfMTQxMzc3Mg.html.
[5]彭芳梅.粤港澳大湾区及周边城市经济空间联系与空间结构——基于改进引力模型与社会网络分析的实证分析[J].经济地理,2017,37(12):1-12.
[6]辜胜阻,曹冬梅,杨嵋.构建粤港澳大湾区创新生态系统的战略思考[J].中国软科学,2018(4):1-9.
[7]徐宜青,曾刚,王秋玉.长三角城市群协同创新网络格局发展演变及优化策略[J].经济地理,2018,38(11):133-140.
[8]Bergman E M.Embedding network analysis in spatial studies of innovation[J].Annals of Regional Science,2009,43(3):559-565.
[9]Taylor P J,Derudder B.World city network:A global urban analysis[M].Routledge,2004.
[10]Coe N M,Dicken P,Hess M.Global production networks:Realizing the potential[J].Journal of Economic Geography,2008,8(3):271-295.
[11]Cooke P.Handbook of regional innovation and growth[M].Edward Elgar,2011.
[12]Huggins R.Forms of network resource:Knowledge access and the role of inter-Firm networks[J].International Journal of Management Reviews,2010,12(3):335-352.
[13]Huggins R,Thompson P.A network-based view of regional growth[J].Journal of Economic Geography,2015,14(3):511-545.
[14]Warf B.The regional world:Territorial development in a global economy by Michael Storper[J].Economic Geography,1997,76.
[15]Cooke P.Regional innovation systems,clusters,and the knowledge economy[J].Industrial & Corporate Change,2001,10(4):945-974.
[16]盖文启,王缉慈.论区域的技术创新型模式及其创新网络——以北京中关村地区为例[J].北京大学学报(哲学社会科学版),1999,36(5):29-36.
[17]Pearce R,Papanastassiou M.R&D networks and innovation:Decentralized product development in multinational enterprises[J].R & D Management,2010,26(4):315-333.
[18]Bathelt H,Malmberg A,Maskell P.Clusters and knowledge:Local buzz,global pipelines and the process of knowledge creation[J].Druid Working Papers,2002,28(1):31-56.
[19]马双,曾刚,吕国庆.基于不同空间尺度的上海市装备制造业创新网络演化分析[J].地理科学,2016,36 (8):1155-1164.
[20] 周灿,曾刚,宓泽锋,等.区域创新网络模式研究——以长三角城市群为例[J].地理科学进展,2017,36 (7):795-805.
[21]李建成,王庆喜,唐根年.长三角城市群科学知识网络动态演化分析[J].科学学研究,2017,35 (2):189-197.
[22]陆天赞,吴志强,黄亮.网络关系与空间组织:长三角与美国东北部城市群创新合作关系的比较分析[J].城市规划学刊,2016,(2):35-44.
[23]吕国庆,曾刚,顾娜娜.基于地理邻近与社会邻近的创新网络动态演化分析——以我国装备制造业为例[J].中国软科学,2014(5):97-106.
[24]夏丽娟,谢富纪,王海花.制度邻近、技术邻近与产学协同创新绩效——基于产学联合专利数据的研究[J].科学学研究,2017,35(5):782-791.
[25]Plotnikova T,Rake B.Collaboration in pharmaceutical research:Exploration of country-level determinants[J].Scientometrics,2014,98(2):1173-1202.
[26]刘承良,桂钦昌,段德忠,等.全球科研论文合作网络的结构异质性及其邻近性机理[J].地理学报,2017,72(4):737-752.]
[27]曹兴,宋长江.认知邻近性、地理邻近性对双元创新影响的实证研究[J].中国软科学,2017(4):120-131.
[28]Adam B Jaffe M T.Patents,citations,and innovations:A window on the knowledge economy[M].Cambridge:The MIT Press,2002.
[29]刘军.整体网分析:UCINET软件实用指南[M].上海:上海人民出版社,2014.
[30]张荣天.长三角城市群网络结构时空演变分析[J].经济地理,2017,37 (2):46-52.
[31]段德忠,杜德斌,刘承良.上海和北京城市创新空间结构的时空演化模式[J].地理学报,2015,70(12):1911-1925.
[32]王贝贝.多维邻近性视角下的知识网络结构演化研究——以生物科技和纳米科技为例[D].南京:南京师范大学,2013.
[33]Guan J,Liu N.Exploitative and exploratory innovations in knowledge network and collaboration network:A patent analysis in the technological field of nana-energy[J].Research Policy,2016,45(1):97-112.
(1)QAP的核心原理为对因共线性而存在虚假相关的两个矩阵进行大规模随机置换,对每次置换进行非参数检验,由于不需要自变量之间相互独立,进而对随机置换后得到的所有系数进行汇总,通过系数分布判断初始系数是否通过显著性检验[29]。
(1)创新网络可以采用合作专利和合作论文数据来刻画。但是,查阅拥有100多个国家专利的智慧芽patsnap专利数据库和Innography专利数据库发现,粤港澳大湾区11个城市之间的合作专利较少,例如香港与深圳在2000-2017年间仅2516条,且其中近一半是同一申请人在两地分别申请专利;对于中文合作论文来说,由于中文论文仍不是港澳地区作者的重要诉求,维普数据库中,港澳地区作者参与的论文较少,以其作为第一作者的论文更少。因此,本文选取WOS数据库的合作论文数来刻画粤港澳大湾区创新网络。
(2)■,式中:D为创新网络密度,rij为城市i与城市j间的创新合作量; k为大湾区的城市数。
(3)■,式中:n指与城市i有创新的城市个数; rij为城市i与其他城市之间的创新合作数量; gjk为城市j和城市k之间创新合作的捷径数量; gjk()i/gjk表示城市i处于城市j和城市k间创新捷径上的概率。
(1)为了使不同时点的创新网络中心度具有可比性,文中选用的中心度指标均为相对中心度。